sound of failure 源码

失败的声音 通过使用机器的声学足迹来诊断机器的故障,从而减少工业停机时间的AI解决方案。 -项目状态:[有效] 合作者 姓名 GitHub页面 Wrijupan Bhattacharyya 萨拉·加塞米(Sara Ghasemi) 尼克拉斯·赫贝尔(NiklasHübel) 项目描述 问题:行业每年平均停机时间约为800小时。停机的平均成本可能高达每小时约20,000美元!经常导致停机的主要原因是机器故障。在停机期间,间接运营成本会持续增长,而不会显着提高生产率。 2017年的一项调查发现,有70%的公司无法估计设备何时开始出现故障,而只能意识到为时已晚。如果可以及早发现故障,则可以大大降低停机成本。 提出的解决方案:想法是使用它们随着时间的声音足迹来诊断机器故障。与正常状态相比,机器在异常状态下会产生不同的声音特征。一种算法应该能够区分两种声音。 数据集:直到最近,由于没有公开可用的行